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LLM-AR: marco de razonamiento automatizado impulsado por LLM

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Resumen: En pliegues invisibles, LLM-AR logra una precisión del 59,5% y una recuperación del 8,7%, 5,9 veces la precisión de referencia aleatoria, al tiempo que expone cada ruta de decisión para la inspección humana. El marco es interpretable y ajustable mediante hiperparámetros, lo que promete extenderse a otros dominios.

Publicado originalmente en export.arxiv.org el 27 de octubre de 2025.
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